Multi-objective Optimization

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出版者:
作者:Gade Pandu Rangaiah
出品人:
頁數:400
译者:
出版時間:2008-12
價格:$ 160.00
裝幀:
isbn號碼:9789812836519
叢書系列:
圖書標籤:
  • 優化
  • 多目標優化
  • 運籌學
  • 算法
  • 數學規劃
  • 工程優化
  • 決策分析
  • 進化算法
  • 智能優化
  • 復雜係統
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具體描述

Optimization has been playing a key role in the design, planning and operation of chemical and related processes for nearly half a century. Although process optimization for multiple objectives was studied by several researchers back in the 1970s and 1980s, it has attracted active research in the last 10 years, spurred by the new and effective techniques for multi-objective optimization. In order to capture this renewed interest, this monograph presents the recent and ongoing research in multi-optimization techniques and their applications in chemical engineering.

Following a brief introduction and general review on the development of multi-objective optimization applications in chemical engineering since 2000, the book gives a description of selected multi-objective techniques and then goes on to discuss chemical engineering applications. These applications are from diverse areas within chemical engineering, and are presented in detail. All chapters will be of interest to researchers in multi-objective optimization and/or chemical engineering; they can be read individually and used in one s learning and research. Several exercises are included at the end of many chapters, for use by both practicing engineers and students.

《Multi-objective Optimization》是一部旨在深入探討多目標優化問題的權益體係,通過係統性分析不同決策變量之間的相互關係與權衡,幫助讀者理解這一復雜領域的核心概念和應用實踐。這本書全麵涵蓋瞭多目標優化的基礎理論,詳細介紹瞭數學建模、算法設計以及實際問題求解方法。內容豐富且層次分明,內容不僅包括經典的綫性規劃與非綫性規劃,還涉及基於進化算法、人工智能技術的現代研究方嚮,使讀者在學習過程中能夠掌握多種有效的解決路徑。 書中首先係統講解瞭多目標優化的定義、背景和重要性,幫助讀者建立對問題本質的深刻理解。隨後,內容詳細剖析瞭常見的優化方法,包括傳統的數學規劃、遺傳算法、粒子群優化以及模擬退火等,這些方法各有特點和適用範圍。通過大量實例和案例分析,讀者能夠直觀地瞭解這些技術在不同領域中的應用場景,如工程設計、資源分配、生産調度和金融投資等。 此外,本書還深入探討瞭目標函數的選擇與權衡策略的重要性,強調在實際問題中如何平衡多個相互競爭的目標。讀者將學到的理論知識不僅能夠用於學術研究,還可以直接應用於解決復雜的工程和商業決策問題。書中還特彆關注瞭優化過程中麵臨的挑戰,如計算效率、參數調整和結果的可解釋性等,提供瞭針對性的解決方案和技巧。 一部分章節著重介紹瞭前沿技術與最新研究進展,如基於機器學習的多目標優化方法以及結閤大數據分析的智能決策係統。這些內容使得讀者不僅能掌握傳統優化思路,還能瞭解當前熱門領域的發展方嚮。書中還包含大量圖示和數學公式,幫助讀者更好地理解復雜概念和模型結構。 通過這一係列詳盡的章節安排,讀者將獲得對多目標優化的全方位認知,無論是在理論學習還是實際操作中,都能受益匪淺。這本書不僅適閤學術研究人員,也為工程師、管理學專業學生以及跨學科研究者提供瞭寶貴的參考資源。 這本書旨在為讀者打開理解復雜優化問題的窗口,幫助他們建立科學嚴謹的分析框架,並通過不斷的實踐提升實際操作能力。其內容不僅充實,而且思路清晰,為多目標決策領域帶來瞭有力支持。

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